Süni intellekt hesablama boşluğu: Müəssisələr xərcləri ölçə bilmədən infrastruktura daha sürətli sərmayə qoyur

Yeni bir araşdırmaya görə, 107 müəssisə arasında süni intellekt infrastrukturuna xərcləmə, onun iqtisadi göstəricilərini görmək və idarə etmək qabiliyyətindən çox daha sürətlə artır. Əksər təşkilatlar süni intellekti tanış hipermiqyaslı provayderlər və model API-ləri üzərində işlətsə də, növbəti investisiyalar demək olar ki, heç birinin hazırda istifadə etmədiyi ixtisaslaşmış hesablama resurslarına yönəlib. Çoxluq təşkil edən müəssisələr il ərzində, bəziləri isə hətta rüb ərzində provayderlərini dəyişdirməyi və ya yenilərini əlavə etməyi planlaşdırır. Satınalma qərarları sadəcə token qiymətindən daha çox inteqrasiya və ümumi sahiblik dəyərinə əsaslanır ki, bu da yaxşı haldır, çünki əksər müəssisələr hələ də öz vahid iqtisadiyyatlarını aydın görə bilmir. Məlumatlara görə, GPU-ların yarısından azı istifadə olunur və müəssisələrin yarısından da azı hesablama xərclərini ciddi şəkildə izləyə bilir. Bu vəziyyət "hesablama boşluğu" adlanan bir problem yaradır — ağır və sürətli investisiyalar, onları idarə etmək üçün lazım olan görünürlükdən qabaqda gedir. VentureBeat Pulse Research tərəfindən aparılan bu araşdırma, müəssisələrin süni intellekt infrastrukturu və hesablama resursları ilə bağlı bir sıra aspektləri əhatə edir: onların hazırkı yerləşdirmə səviyyəsi, hansı platformalardan istifadə etdiyi, məmnuniyyət dərəcəsi, provayder dəyişikliyinə səbəb olacaq amillər, gələcək investisiya planları və ən əsası, hesablama resurslarının iqtisadiyyatını nə dərəcədə ölçüb idarə edə bildikləri. Əsas tapıntı odur ki, müəssisələr süni intellekt infrastrukturuna nə qədər aqressiv sərmayə qoyursa, onun iqtisadi göstəricilərini bir o qədər az görə bilirlər. Hazırda müəssisələrin yalnız təxminən beşdə biri (21%) süni intellekti istehsal miqyasında işlədir, lakin xərcləmə niyyətləri bu yetkinlik səviyyəsini çox qabaqlayır. Gələn il ərzində qiymətləndirilməsi planlaşdırılan ən böyük sahə süni intellektə ixtisaslaşmış buludlardır (45%), halbuki bu müəssisələrin demək olar ki, heç biri hazırda bu xidmətlərdən istifadə etmir. Artıq mövcud olan hesablama resursları isə səmərəsiz qalır — 83% müəssisə GPU istifadə səviyyəsinin 50% və ya daha az olduğunu bildirir və yarısından azı (44%) süni intellekt hesablama xərclərini ciddi şəkildə izləyə bilir. Nəticədə, müəssisələr artıq sahib olduqları infrastrukturun dəyərini hesablaya bilmədən daha çox infrastruktur alırlar. Müəssisələr həmçinin infrastruktur provayderləri üzərində də qərar verməyib: açıq əksəriyyət (64%) il ərzində provayderini dəyişdirməyi planlaşdırır. Bu, süni intellekt hesablama bazarının hələ də sabitləşmədiyini və müəssisələrin daha yaxşı inteqrasiya və ümumi sahiblik dəyəri axtarışında olduğunu göstərir. Nəhayət, bu araşdırma göstərir ki, süni intellekt infrastrukturuna investisiyaların idarə olunması üçün daha yaxşı ölçmə və nəzarət mexanizmlərinə təcili ehtiyac var.